利用Filter进行筛选:HBase的Scan可以通过setFilter方法添加过滤器(Filter),这也是分页.多条件查询的基础.HBase为筛选数据提供了一组过滤器,通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行,列,数据版本)上进行对数据的筛选操作.Filter是可以加多个的,HBase提供十多种Filter类型.filterList.addFilter(scvf) 就是可以添加多个查询条件,然后调用setFilter函数给Scanner. 直接附上源码:(多条件查询之后对该2行键

背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级 的快 速检索,对于多字段的组合查询却无能为力.针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的 HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引,通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条

/** * 获得相等过滤器.相当于SQL的 [字段] = [值] * @param cf 列族名 * @param col 列名 * @param val 值 * @return 过滤器 */ public static Filter eqFilter(String cf, String col, byte[] val) { SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(cf.getBytes(), col.getBytes(),

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.wujintao.hbase.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List;

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.wujintao.hbase.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List;

最近的项目需要使用Hbase做实时查询,由于Hbase只支持一级索引,也就是使用rowkey作为索引查询,所以对于多条件筛选查询的支持不够,在不建立二级索引的情况下,只能使用Hbase API中提供的各种filter过滤器进行筛选,感觉查询效率不太理想,于是考虑建立二级索引的方案. 经过google学习网上前辈们的经验,暂时找到两种可用的方案: 使用Hbase协处理器Coprocessor在写入数据时,创建二级索引表,并将每条数据的索引写入二级索引表中,查询时先根据筛选条件查询二级索引表,获取相

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.wujintao.hbase.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List;

HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,它的海量数据存储能力,超高的数据读写性能,以及优秀的可扩展性使之成为最受欢迎的NoSQL数据库之一.它超强的插入和读取性能与它的数据组织方式有着密切的关系,在逻辑上,HBase的表数据按RowKey进行字典排序, RowKey实际上是数据表的一级索引(Primary Index),由于HBase本身没有二级索引(Secondary Index)机制,基于索引检索数据只能单纯地依靠RowKey.也只有使用RowKey查询数据才能得到非常高

转自:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/31799255 mark 写在前面 本文2014年7月份发表于InfoQ,HBase的PMC成员Ted Yu先生参与了审稿并于给予了肯定.该方案设计之初仅寄希望于通过二级索引提升查询性能,由于在前期架构时充分考虑了通用性以及对复杂条件的支持,在后来的演变中逐渐被剥离出来形成了一个通用的查询引擎.Ted Yu对“查询决策器”表示了关心,他指出类似的组件同时也是Phoenix, Impala用于支持

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.sf.study.hbase; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; impor

hbase shell插入根据条件查询数据 创建并插入数据: hbase(main):179:0> create 'scores','grade','course' hbase(main):180:0> put 'scores','zhangsan01','course:art','90' hbase(main):181:0> scan 'scores'ROW                                                          COLUMN+

摘要 本文主要内容是通过合理Hbase 行键(rowkey)设计实现快速的多条件查询,所采用的方法将所有要用于查询中的列经过一些处理后存储在rowkey中,查询时通过rowkey进行查询,提高rowkey的利用率,加快查询速度.行键(rowkey)并不是简单的把所有要查询的列的值直接拼接起来,而是将各个列的数据转成整型(int)数据来存储.之后实现两个自定义的比较器(comparator):一个是相等比较器,用于实现类似于SQL的多条件精确查找功能. select * from table wh

题目 使用HADOOP的MAPReduce,实现以下功能: (1)基于大数据计算技术的条件查询:使用mapreduce框架,实现类似Hbase六个字段查询的功能 (2)时段流量统计:以hh:mm:ss格式输入起始时间和结束时间,统计这段时间之内的总搜索次数(就是记录数).各个查询词搜索次数,各个网站(URL)的访问量. 注意:同一个网站的URL算在同一个网站上 如women.sohu.com/20070508/n249762812.shtml, s.sohu.com/20080220/n2552

因为数据清洗部分需要用到Mapreduce,所以先解决hbase的问题,可以用命令先在hbase存一下简单的数据进行查询,之后只要替换数据就可以实现了原本功能 在看该部分前,确保Hase API看了,懂了一点 题目 使用HBASE的API实现条件查询功能,具体内容如下: (1)根据开始时间和结束时间搜索这段时间内的访问记录.输入信息为开始时间和结束时间,用'|'字符隔开) (2)根据用户ID搜索该用户的访问记录.输入信息为一个或多个用户ID,用'|'字符隔开(并) (3)根据关键字搜索含有该关键

1.单条件查询:select 字段名 from tablename where 条件: 2.简单多条件查询,使用&&或者between and等: 3.is null和is not null查询,这里要注意null不是空字符串不是0: 4.in和not in查询,相当于是用or把in后边的集合元素连起来.注意如果in后边带的集合中存在null,那么不会影响结果,但not in后边集合中有null,就不会查处任何结果,not in也查不出null: 5.like模糊查询(不仅适用字符串):

1.DML核心CRUD增删改查 缩写全称和对应 SQL: * DML 数据操纵语言:Data Manipulation Language * Create 增加:insert * Retrieve 查询:select * Update 更新:update * Delete 删除:delete 2.SQL基本查询 2.1 常用SQL总结 * 基本查询:select * from table_name * 字段查询:select fileds from table_name * 条件查询:selec

在winform 数据库设计中,有时候需要通过条件查询对应的数据,并且将数据显示在文本框(or 富文本框)中,下面,小编将讲述通过一个条件: 首先,我们需要对数据库建立连接,并且执行数据库命令,在此之前,我们先创建一个winform窗体,窗体设计大概如下所示:    在创建窗体后,我们应该进行书写代码阶段: 1 string s = "server=SAM_PC;database=MInformationDB;Integrated Security=true"; SqlConnecti

PL/SQL Developer 使用中文条件查询时无数据,这是由于字符集的不一致导致的. 执行以下sql命令:select userenv('language') from dual; 显示:SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.AL32UTF8 解决方法: 添加环境变量,新建系统变量: 变量名:NLS_LANG 变量值:SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK(变量值为SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8 会出现中文乱码) 当变量值

一.引言           上一篇文章我们已经介绍了MongoDB数据库的最基本操作,包括数据库的创建.使用和删除数据库,文档的操作也涉及到了文档的创建.删除.更新和查询,当然也包括集合的创建.重命名和删除.有了这些基本操作,大家第一次使用MongoDb数据库的时候就不会慌张,慢慢操作就可以了.虽然上一篇文章简单介绍了一些文档的查询,那都是最基本的,由于文档的查询涉及的内容比较多,所以我们需要单独写一篇文章来专门介绍有关文档的查询的详细信息.废话不多说,马上开始我们今天的写作吧.二.MongD

一.引言         上一篇文章我们已经介绍了MongoDB数据库的查询操作,但是并没有介绍全,随着自己的学习的深入,对查询又有了新的东西,决定补充进来.如果大家想看上一篇有关MongoDB查询的文章,可以点击这里<MongoDb进阶实践之四 MongoDB查询命令详述>,第一篇文章详细介绍了有关MongoDB查询的有关命令和操作符.废话不多说,今天主要的任务就是把有关MongoDB查询命令的新的东西补充进来,文章的序号,我是接着上一篇文章来的,没有重头来说,这样大家也就知道今天是有关Mo